软机器人的运动行为研究进展

软机器人的出现不仅弥补了传统机器人的缺点,并逐渐成为机器人领域的热点和前沿之一,近年来该领域研究进展十分迅速。本文总结了典型软机器人的运动行为的研究进展,介绍了软机器人按材质类型的分类(包括液晶软机器人、生物分子软机器人、PDMS软机器人、液体软机器人和自振荡凝胶软机器人)及其功能和潜在应用,讨论了当前不同类别软机器人运动的特点和存在的问题,在此基础上展望了软机器人领域面临的机遇、挑战和未来发展方向。     

一种基于自适应单元删除率的BESO方法

在ESO中采用动态删除率能有效地提高优化效率和稳定性，但现有的动态删除率策略都含有经验参数，确定删除率的过程较为复杂。本文提出了一种用于BESO的无经验参数自适应单元删除率确定方法。通过分析单元删除率对优化稳定性的影响，得到了结构优化过程中单元删除率的理想变化规律和单元灵敏度均匀化信息对删除率的影响情况，并据此分析了经验参数引入的原因，从而构造了评价单迭代步的单元灵敏度均匀化程度指标。然后，基于单迭代步的单元灵敏度均匀化程度指标，构造了全部迭代步信息下的单元灵敏度均匀化程度相对指标，结合单元删除率的推荐范围值，给出了一种自适应于结构优化进程的单元删除率自适应函数。最后，给出了基于自适应单元删除率的BESO方法实现流程。经典算例的结果对比说明，本文方法在保证优化质量相近的情况下，具有更好的优化效率和稳定性。     

Capability Analysis of Chaotic Mutation and Its Self-Adaption

Through studying several kinds of chaotic mappings‘ distributions of orbital points, we analyze the capabilityof the chaotic mutations based on these mappings. Nunerical experiments support our conclusions very well. Thecapability analysis also led to a self-adaptive mechanism of chaotic mutation. The introducing of the self-adaptivechaotic mutation can improve the performance of genetic algorithm very prominently.     

基于固定网格和拓扑导数的结构拓扑优化自适应泡泡法

为继承传统拓扑优化泡泡法变量少、精度高等优点,并克服其网格重划频繁、孔洞合并操作繁琐等不足,提出了一种基于固定网格和拓扑导数的自适应泡泡方法.该方法的主要特点是:(1)采用有限胞元固定网格分析方法计算结构力学响应,在优化过程中无需网格更新和重划分,就能保证较高的分析精度;(2)根据拓扑导数信息指导结构区域中孔洞的引入,不仅消除了优化结果对孔洞初始布局的依赖性,还能有效控制设计变量的数量;(3)引入拓扑导数阈值和孔洞影响区域新概念,实现了孔洞引入频次和位置的自适应调节,保证了拓扑优化过程的数值计算稳定性;(4)采用光滑变形隐式曲线描述孔洞边界,不仅设计参数少、变形能力强,而且便于处理孔洞间的融合/分离操作以及与固定网格分析方法的有机结合.理论分析和数值算例表明,改进后的自适应泡泡法能够消除传统泡泡法因采用拉格朗日网格和参数化B样条曲线模型而存在的实施困难,采用很少的设计变量就可获得边界光滑清晰的优化结果.      

基于近红外频域自适应分析法的电煤发热量模型研究（英文）

目前由于部分电站锅炉所用到的燃煤大多为配煤,在有些情况下,其复杂的物理化学特性导致难以获得高精确度的常规近红外定量分析模型,这给电煤发热量的在线检测带来了一定困难。针对该问题,深入研究了电煤近红外光谱时域和频域特征,提出一种能够通过全局优化策略自动在频域内建立最优近红外定量分析模型的新方法—频域自适应分析法。该方法首先将时域近红外光谱通过快速傅里叶变换转换为频域近红外信号;然后采用有效光谱能量率得到合适的频域信息范围;接着根据近红外光谱频域下的相关系数谱图、方差谱图以及谐波在频域中的坐标合理构建了频域信息量评价参数,利用该参数对模型输入变量的种群位置进行初始化;最后采用频域分区搜索和综合性能评价函数得到最佳建模方案。与此同时,结合电煤煤粉近红外图谱的特性,并以其发热量为待测目标对该方法进行了验证,取得相对较好实验效果,与传统方法主成分回归、偏最小二乘回归、反向传播神经网络以及基于遗传算法的偏最小二乘回归和支持向量机回归相比,该方法预测精度更高,并且有效避免了频域随机搜索潜在的过拟合和虚假有效模型的弊端,具有良好的应用前景。此外,该方法也可推广用于其他类型的光谱定量分析。     

结合Retinex和HVS的自适应全息水印算法

提出一种水印算法的新思路,可以自适应地确定水印嵌入的区域和强度。基于HVS的人眼掩蔽效应对图像亮度和纹理敏感度的量化指标进行计算,图像先后两次分块。依据评分选择最佳嵌入区域后对其进行单尺度Retinex分解,将其分解为用于评价亮度信息的照度分量和评价纹理信息的反射分量。根据评价结果,设置不同的水印嵌入强度分别嵌入图像小波域中频的各分块中。提取的水印通过数学形态学处理以提高其可辨识度。嵌入水印的不可见性得到最大化实现(PSNR=40.0),鲁棒性较佳,能抵御信号处理和几何攻击。能根据图像特征自适应分析水印的最佳嵌入位置,在保证隐蔽性的同时嵌入尽可能多的水印信息;水印的安全性也得以保障,是一种应用面广、适应性强的数字水印算法。     

基于改进自适应Wiener滤波的光学合成孔径系统图像复原算法

为了解决光学合成孔径系统成像模糊问题以及研究其相应图像复原算法,采用Zemax软件分析了四孔径光学合成孔径系统的MTF,以及其像质模糊原因。并用MATLAB仿真分析常用的Wiener滤波复原算法,得出该算法在处理合成孔径系统图像存在不足。提出了一种基于K值自适应改变Wiener滤波图像复原方法,通过计算机仿真验证表明,该算法可使合成孔径系统降质图像的像质得到较好改善,复原效果优于Wiener滤波,且其像质评价参数PSNR以及ISNR分别提高了6.89%和1.1dB。     

可持续的中国城乡居民养老保险体系的数学模型研究

考虑了替代率、缴费率、人口结构、分年龄段死亡率、经济增速、财政补贴、工资水平、投资效益,引入收缴率、通货膨胀率等当今影响养老保险的活跃因素,建立了"城乡结合"的中国城乡基本养老保险收支跨期叠代模型,并在此基础上进行优化.通过仿真,探讨了替代率和缴费率的合理区间.     

面向自适应害虫诱捕的LED光源照明系统

设计了基于LED单个窄带光谱光源的害虫诱捕系统,可适应于不同害虫在不同季节环境下的趋光性。结合环境参数检测、诱杀虫量检测、单灯多波段LED调控和网络化分布式布局的系统功能,通过害虫趋光自适应模式选取确定最佳光谱LED光源,引诱最大化害虫量。设计了适应生态农业领域不同植株高度和密度的网络化诱捕系统结构。设计了基于害虫趋光性和趋色性的LED多波段灯具,通过测定365~430 nm波段的LED光源,分析得出单光谱波段稳定性及其多波段效果。     

基于改进的布谷鸟算法在云计算资源的研究

如何进行更好地资源调度一直都是云计算研究的热点,本文在云计算资源算法中引入布谷鸟算法,针对布谷鸟算法中出现的收敛速度快,容易局部震荡等现象,本文首先引入高斯变异算子来处理每一个阶段中的鸟窝最佳位置的选择,然后通过自适应动态因子来调整不同阶段中的鸟窝位置的选择,使得改进后的算法收敛精度提高,通过适应度函数的平衡以及遗传算法中的三种操作,使得本文算法能够有效的提高云计算环境下的资源分配效率,降低了网络消耗。在Cloudsim平台仿真实验中,通过三个方面的比较,本文算法在性能上、资源调度效率和任务调度方面都有很大改进,有效提高了云计算系统的资源调度能力。